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姚卯青：O treino de modelos do mundo enfrenta incompatibilidade de dados e um gargalo de escala

2026-07-17 16:48:58

Geração de resumo em curso

Notícias da Mars Finance, 17 de julho: O CEO da Mifeng Technology, Yao Mouqing, afirmou na WAIC 2026 que o núcleo dos “world models” reside em prever a “próxima etapa” do mundo físico. Ele reconheceu que a investigação atual fica, em grande medida, pela geração a partir de imagens, com dois grandes problemas: primeiro, muitos vídeos da internet incluem conteúdo contrário à física e não existe o tipo de dados de interações por contacto de que os robôs necessitam; segundo, a escala de dados é muito inferior à dos grandes modelos, a densidade de informação no mundo físico é baixa e, para alcançar decisões de nível mais elevado, seriam necessários dados reais de nível “milhões de horas” em hardware. Yao Mouqing sublinhou que os “world models” devem possuir capacidade de compreensão multimodal, domínio das leis da física e raciocínio causal. Ao falar sobre a implementação prática, considera que, no curto prazo, os cenários com procura imediata de alta frequência e ambientes controláveis serão os primeiros a ter avanços; a popularização em ambientes abertos como a casa dependerá de a indústria construir capacidades de generalização mais fortes e de utilização geral. (Wide Angle Observation)

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